店铺公告
为保障消费者合理购买需求及公平交易机会，避免因非生活消费目的的购买货囤积商品，抬价转售等违法行为发生，店铺有权对异常订单不发货且不进行赔付。异常订单：包括但不限于相同用户ID批量下单，同一用户（指不同用户ID，存在相同/临近/虚构收货地址，或相同联系号码，收件人，同账户付款人等情形的）批量下单（一次性大于5本），以及其他非消费目的的交易订单。
温馨提示：请务必当着快递员面开箱验货，如发现破损，请立即拍照拒收，如验货有问题请及时联系在线客服处理，（如开箱验货时发现破损，所产生运费由我司承担，一经签收即为货物完好，如果您未开箱验货，一切损失就需要由买家承担，所以请买家一定要仔细验货）。
关于退货运费：对于下单后且物流已发货货品在途的状态下，原则上均不接受退货申请，如顾客原因退货需要承担来回运费，如因产品质量问题（非破损问题）可在签收后，联系在线客服。
| 书名： | Python机器学习（微课视频版）——手把手教你掌握150个精彩案例（人工智能科学与技术丛书） |
| 出版社： | 清华大学出版社 |
| 出版日期 | 2020 |
| ISBN号： | 9787302553953 |
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| 本书介绍了如何利用Python 3开发网络爬虫，书中首先介绍了环境配置和基础知识，然后讨论了urllib、requests、正则表达式、Beautiful Soup、XPath、pyquery、数据存储、Ajax数据爬取等内容，接着通过多个案例介绍了不同场景下如何实现数据爬取，最后介绍了pyspider框架、Scrapy框架和分布式爬虫。适合从事计算机、电子信息、自动化、人工智能专业学习的大学生作为教材，并适合从事机器学习的工程师参考阅读。 |
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| 柯博文，美籍华人，美国硅谷LoopTek首席技术官，大富翁游戏设计者，长期从事嵌入式、移动开发及人工智能产品与技术的研发工作。著有多部英文及繁体中文畅销图书。曾在清华大学出版社出版畅销图书《树莓派实战指南》。 |
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| 由浅入深、图文并茂地介绍了Python机器学习方面的相关内容，并通过100多个实例，手把手地教会读者掌握用Python语言进行机器学习方面项目开发的方法与技巧。 |
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| 第1章Python程序语言 视频讲解： 1个 1.1Python程序语言的介绍 1.2Python历史 1.3Python版本 第2章安装和运行Python开发环境 视频讲解： 6个 2.1Windows操作系统中安装Python 2.2Windows操作系统中测试与运行Python 2.3Mac操作系统中安装Python 2.4Mac操作系统中测试与运行Python 2.5Linux和树莓派中安装Python 2.6Linux和树莓派中测试与运行Python 第3章开发程序和工具 视频讲解： 7个 实例： 2个 3.1我的第一个Python程序(Windows版) 3.2我的第一个Python程序(Mac、Linux和树莓派版) 3.3开发和调试工具——PyCharm下载和安装 3.4PyCharm工具介绍 3.5创建项目 3.6调试 3.7安装其他的Packages函数库 3.8安装Anaconda 3.9使用Anaconda 3.10pip安装包 3.11本书需要安装的第三方函数库列表 第4章Python程序基础 视频讲解： 13个 实例： 25个 4.1Python注释 4.2Python数据模式 4.3Python数学计算 4.4Python打印 4.5if…else条件判断语句 4.6Array数组——List 4.7range范围 4.8for循环 4.9UTF8中文文字编码和文字输入 4.10while循环语法 第5章函数和面向对象OOP 视频讲解： 12个 实例： 17个 5.1开发函数(def) 5.2import导入和开发 5.3类(class) 5.4类的初始化预定义值 5.5类中的函数方法(Method) 5.6类中的属性(Property) 5.7类中调用其他的函数方法 5.8设置公开、私有的类函数方法 5.9把类独立成另一个文件 5.10继承——OOP面向对象 5.11多重继承 5.12调用父类函数 5.13调用父类的属性 第6章窗口处理GUI Tkinter 视频讲解： 12个 实例： 12个 6.1窗口GUI函数库 6.2窗口 6.3文字Label 6.4显示图片Image 6.5按键Button 6.6消息窗口tkMessageBox 6.7输入框Entry 6.8绘图Canvas 第7章数据容器Containers 视频讲解： 7个 实例： 7个 7.1List数组 7.2List数组数据的多样性 7.3List的数学处理 7.4Slicing切片 7.5Dictionarie字典 7.6Set序列集集合比较 7.7Tuple序列 第8章图表函数库Matplotlib 视频讲解： 8个 实例： 7个 8.1Matplotlib介绍 8.2画线 8.3画点 8.4画面切割 8.5显示图片 8.6在窗口程序中显示图表 第9章文件处理和开放数据 视频讲解： 5个 实例： 5个 9.1开放数据介绍 9.2保存 9.3文件复制、删除和列出所有文件 9.4文件夹 9.5读入Excel文件 9.6读入、处理和存储CSV文件——气象风暴数据
视频讲解： 5个 实例： 8个 10.1超文本传输协议HTTP GET 10.2超文本传输协议HTTP POST 10.3可扩展标记式语言XML 10.4JSON 第11章数据库 视频讲解： 7个 实例： 4个 11.1下载和装载MySQL数据库 11.2创建数据库用户——Add User 11.3创建数据库——Add database 11.4打开数据库——MySQLpython和pymysql 11.5创建数据库数据——insert 11.6取得数据——select 11.7删除和修改数据库数据——DELETE和UPDATA 第12章自然语言处理——中文简体和繁体转换 视频讲解： 8个 实例： 8个 12.1中文分词断词工具 12.2分析文件的文字 12.3自定分词 12.4取出断词位置 12.5移除用词和自定比重分数 12.6排列出最常出现的分词 12.7网络文章的重点 第13章人工智能标记语言AIML 视频讲解： 5个 实例： 6个 13.1人工智能标记语言AIML介绍 13.2中文机器人 13.3AIML语法教程——随机对话 13.4AIML语法教程——变量 第14章网络服务器 视频讲解： 4个 实例： 4个 14.1Python网页服务器 14.2开发自己的网页服务器 14.3显示HTTP内容 14.4取得HTTP GET所传递的数据 14.5取得HTTP POST所传递的数据 第15章网络爬虫与BeautifulSoup4 视频讲解： 4个 实例： 4个 15.1网络爬虫——取得网络文章内容 15.2BeautifulSoup的函数和属性 15.3实战案例——获取柯博文老师的博客文章 15.4实战练习 第16章pandas数据分析和量化投资 视频讲解： 10个 实例： 10个 16.1安装 16.2使用pandas读入和存储Excel的文件 16.3使用pandas读入和存储CSV的文本内容 16.4读入网络上的表格 16.5DataFrame 16.6计算 16.7实战分析Apple公司股价 16.8统计相关计算 16.9逻辑判断——找出股价高点 16.10计算股价浮动和每月的变化 16.11画出股票的走势图和箱形图 第17章NumPy矩阵运算数学函数库 视频讲解： 10个 实例： 10个 17.1矩阵数据初始化 17.2NumPy默认数组 17.3多维数组的索引 17.4多维数组的切片 17.5花式索引 17.6数据模式 17.7利用数组进行数据计算处理 17.8统计 17.9逻辑判断 17.10不同尺寸的矩阵相加 第18章使用pyinstaller生成运行文件 视频讲解： 3个 18.1pyinstaller功能介绍和安装 18.2pyinstaller安装步骤 18.2.1Windows操作系统下生成运行文件 18.2.2Mac和Linux操作系统下生成运行文件 第19章机器学习算法——Regression回归分析 视频讲解： 9个 实例： 9个 19.1数据准备 19.2机器学习的数据准备 19.3回归分析数学介绍 19.4回归分析绘图 19.5随机数数据 19.6残差 19.7使用scikitlearn的linear_model函数求线性回归 19.8实战案例——动物大脑和身体的关系 19.9实战案例——糖尿病数据集 19.9.1绘制出数据 19.9.2将数据存到Excel文件 19.9.3使用回归分析找出BMI与糖尿病的关系 第20章机器学习算法——kNN 最近邻居法 视频讲解： 4个 实例： 4个 20.1kNN数学介绍 20.2使用sklearn的kNN判断水果种类 20.3实战案例——鸢尾花的种类判断 20.3.1鸢尾花数据下载和保存到Excel文件 20.3.2使用kNN判别鸢尾花的种类 第21章机器学习算法——kmeans平均算法 视频讲解： 4个 实例： 4个 21.1kmeans数学介绍 21.2sklearn的kmeans类 21.3kmeans实战案例 21.4kmeans实战案例图形化呈现结果 第22章机器学习算法——决策树算法 视频讲解： 3个 实例： 3个 22.1决策树数学介绍——Gini系数 22.2sklearn的DecisionTreeClassifier决策树 22.3决策树图形化呈现结果 第23章机器学习算法——随机森林算法 视频讲解： 2个 实例： 2个 23.1随机森林算法数学原理 23.2随机森林函数 23.3随机森林图形化 第24章机器学习算法——贝叶斯分类器 视频讲解： 4个 实例： 4个 24.1贝叶斯分类器数学原理 24.2贝叶斯分类器实战案例 24.3贝叶斯分类器图形化 24.4numpy.meshgrid方法 24.5贝叶斯分类器圈选出分类的范围 |
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| 当全世界都在赞叹人工智机器时代即将到来的同时，对人工智能专业的人才需求急剧增加，大量的高薪职位却找不到人。我们处在这样一个拥有大好机会的人工智能、机器学习时代，为何不给自己一个进入人工智能行列的机会呢？本书为没有任何程序设计经验的开发者提供一个全新的入口，从基本的Python基础语言到人工智能，针对Python程序中大量的函数库和重要技术进行详细讲解，结合大量的实际案例与经验，让读者能够快速成为真正能在人工智能时代驰骋的高手。 本书配套资源如下： 微课视频(420分钟)，请扫描书中各章节对应二维码观看。
于美国硅谷San Jose |
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